== Seeding strategies for viral marketing: An empirical comparison  / Hinz, O., Skiera, B., Barrot, C., & Becker, J. U. (2011)

**Citation** - Hinz, O., Skiera, B., Barrot, C., & Becker, J. U. (2011). Seeding strategies for viral marketing: An empirical comparison. Journal of Marketing, 75(6), 55-71.

**Keyword** - [[:viral marketing]], [[:seeding strategy]]

== Abstract
* 背景/動機：播種策略(seeding strategy)對病毒傳播的成功，至關重要。但以往的電腦模擬與分析模型所產生的最佳策略建議，卻常常彼此矛盾。本研究透過實地實驗四種不同播種策略，了解實際上那一種策略效果最好。
* 假定：
** Seeding & Viral marketing: 在病毒行銷中，可以透過選擇某些特定的初期對象，優化行銷成效。
** 基於[[:social contagion]]社會濡染理論，設計四種不同的播種策略。(1)高程度中心性、(2)低程度中心性、(3)高中介中心性、(4)隨機。
* 方法：
** 兩個小規模實地實驗，比較四種策略的差異
** 分析一個超過20萬人的真實病毒行銷活動
* 資料：
* 發現：
** 實徵研究的結果，發現最好的播種策略能有八倍以上的效果。
** 播種在「高程度中心性」(具有優良連結性的個體, well-connected individuals)」，是最成功的策略。因為這些有吸引力的播種典在病毒行銷活動中更能夠參與。
*** 將資訊傳播到不同的人，高程度中心性，與高中介中心性，這兩種策略表現一樣好。高出隨機52%，且是邊陲的8倍。
** 研究發現牴觸其他研究的通用假設。「具有優良連結性的個體」也利用他們高度的到達率，但並未有更多的影響力。

== Content 

=== 病毒行銷 (viral marketing)
==== 定義
>> The term “viral marketing” describes the phenomenon by which consumers mutually share and spread marketing relevant information, initially sent out deliberately by marketers to stimulate and capitalize on word-of-mouth (WOM) behaviors (Van der Lans et al. 2010). \\ 一開始由行銷人先送出某些訊息，刺激並透過口耳相傳(WOM)擴大，使得消費者共同分享並傳播行銷相關資訊。

==== 成功病毒行銷的四要素
# 內容(content): 具吸引力的訊息更能被記得 (Gladwell
2002; Porter and Golan 2006; Berger and Milkman 2011; Berger and Schwartz 2011)
# 社會網絡結構(structure of the social network) (Bampo et al. 2008)
# 接受者的行為特性與分享訊息的動機 (Arndt 1967)
# 播種策略(seeding strategy): 選定哪些人作為廣告活動的初期目標  (Bampo et al. 2008; Kalish, Mahajan, and Muller 1995; Libai, Muller, and Peres 2005)

=== 播種策略(seeding strategy)
* 選定哪些人作為廣告活動的初期目標

==== 播種策略的重要性
* 可由行銷人控制
* 可利用其社會特徵或可觀察的網絡指標

==== 策略類型
* **Hub: 集結，有最多連結的個體** (well-connected individuals) \\ 基於影響力假說: 鎖定與社會網絡中具有最多連結的成員，以確保訊息能夠持續擴散  (for a summary of arguments, see Iyengar, van den Bulte, and Valente 2011).
** = high degree centrality (程度中心性) 高的結點
** 支持此策略的相關研究
*** Burt (1987)  hubs 比起孤立的個體，更可能早期接受創新
***  Goldenberg and colleagues (2009) 發現 hubs 因為更早能從大量連結中獲得創新，所以通常更容易獲得資訊 \\ hubs tend to be better informed than others because they are exposed to innovations earlier through their multiple social links.
** 反對/對影響力假說的質疑
*** 有些創新採用，發生在邊陲
*** Van den Bulte and Lilien (2001): 社會接觸傳染(social contagion)與影響力無關
*** Watts and Dodds (2007): 電腦模擬，發現更多連結的個體 ，對大型網絡的初期傳播與擴散而言，沒有那麼重要
*** Thompson (2008) 採訪  Duncan Watts 的說法，認為個體的影響力大小沒有差別
* **Fringes: 邊陲，有最少連結的個體**
** = low degree centrality (程度中心性) 低的結點
** 支持此策略的相關研究
*** 有些創新採用先發生在邊陲，因為集結hub並不接受這個創新 (Iyengar, Van den Bulte, and Valente 2011)。一些人認為，這是因為hub資訊超載，而無法展開行動。
* **Bridges: 橋結，有最高中介性的個體**
** = betweenness centrality 


=== Social Contagion 社會濡染
[[:social contagion]] 社會濡染

==== 影響社會濡染的要素
determinants of social contagion (基於 Van der Lans et al., 2010)
* information probability 接收並了解訊息的機率
* participation probability  接受者轉變成為傳播者的機率
* used reach 訊息接觸到達的規模
* conversion rate 轉換率，接受到訊息而後行動的機率


== Note 

== Metadata/Backlinks 

{{backlinks>.}}
{{tag>viral_marketing seeding_strategy}}

**file link** - [[google.s>hinz o. skiera b. barrot c. becker j. u. 2011 . seeding strategies for viral marketing|Google Schloar]], [[xxcfile>hinz o. skiera b. barrot c. becker j. u. 2011 . seeding strategies for viral marketing|XXC]]